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Hace 1 día
Data Lake Cloud Engineer
$40,000 - $50,000 Mensual
Sobre el empleo
Detalles
Contratación:
PermanenteHorario:
Tiempo completoEspacio de trabajo:
HíbridoDescripción
Ingeniero de Data Lake Cloud
El Ingeniero de Data Lake Cloud es responsable de diseñar, implementar y mantener la infraestructura de datos necesaria para almacenar, procesar y analizar grandes cantidades de datos. Este puesto implica la interacción con el cliente y la coordinación con diferentes áreas para llevar a cabo actividades.
Como Ingeniero de Data Lake Cloud, te unirás a Santander Digital Services en México como parte de un equipo global. Los servicios que brindarás serán estables, seguros y de alto rendimiento. Eres amigable y con ganas de resolver cualquier problema que se te presente. Tendrás una gran capacidad técnica, comprenderás los conceptos técnicos en su esencia e irás más allá de las soluciones tradicionales.
Si tienes 3 o más años de experiencia en TI en una industria altamente regulada y más de 3 años de experiencia con AWS, IaC y Data Lake, desde el diseño hasta la implementación, nos encantaría saber de ti. Buscamos a una persona proactiva, dispuesta a gestionar todo tipo de tareas con una actitud positiva y mínima asistencia.
Responsabilidades Clave
Contribuir al diseño, implementación y gestión de una infraestructura escalable y segura de AWS. Implementar las mejores prácticas de seguridad, rendimiento y optimización de costos. Crear automatizaciones y scripts para mejorar la eficiencia operativa. Participar en la configuración de componentes de red como VPC, subredes y grupos de seguridad. Supervisar el rendimiento de las aplicaciones, las alertas y los registros. Mantener la documentación y generar informes de rendimiento.
Participación Técnica
• Diseñar y construir arquitecturas de Data Lake escalables y eficientes.
• Integrar diferentes fuentes de datos en el Data Lake mediante herramientas ETL (Extracción, Transformación y Carga).
Garantizar la calidad, integridad y seguridad de los datos en el Data Lake.
• Colaborar con los equipos de análisis y ciencia de datos para proporcionar acceso a los datos necesarios.
• Supervisar el rendimiento del Data Lake y optimizar los procesos para mejorar la eficiencia.
• Documentar los procesos y procedimientos relacionados con el manejo de datos.
Requisitos
Educación y experiencia
• Licenciatura en informática o carrera afín
• Experiencia previa con tecnologías de AWS Data Lake.
• Conocimiento de lenguajes de programación como Python, Java o Scala.
• Conocimiento de herramientas ETL y plataformas de procesamiento de datos como Apache Spark o Hadoop.
• Sólido conocimiento de bases de datos SQL y NoSQL.
• Conocimientos fundamentales de AWS:
· Servicios básicos de AWS: Conocimiento de servicios clave de AWS como EC2 (Elastic Compute Cloud), S3 (Simple Storage Service), RDS (Relational Database Service), VPC (Virtual Private Cloud), IAM (Identity and Access Management) y Lambda. Cloudformation, DMS, Glue, EMR; Kinesis, Iceberg AWS.
· Arquitectura de AWS: Conocimiento de los principios de la arquitectura de AWS y los patrones de diseño para crear soluciones escalables y seguras.
• Infraestructura como Código (IaC)
· Herramientas de IaC: Conocimiento práctico de herramientas como AWS CloudFormation, Terraform y AWS CLI. Esto incluye la capacidad de crear y mantener plantillas de IaC para definir y gestionar la infraestructura.
• Gestión y Automatización de la Configuración
· AWS Systems Manager: Conocimiento de AWS Systems Manager para automatizar tareas, gestionar configuraciones y administrar instancias.
· Scripts de Automatización: Capacidad para escribir scripts en Bash, Python o PowerShell para automatizar tareas administrativas y de configuración.
· Conocimiento de sistemas de gestión de la configuración, como Ansible o sistemas relacionados.
· Redes y seguridad
· Fundamentos de redes: Comprensión de conceptos básicos de redes como subredes, direcciones IP, enrutamiento y puertas de enlace, así como configuración de VPC y subredes en AWS.
· Seguridad de AWS: Conocimiento de la gestión de identidades y accesos (IAM) y las mejores prácticas de seguridad para proteger la infraestructura y los datos. Esto incluye el uso de políticas, roles y grupos.
Monitoreo y mantenimiento
· AWS CloudWatch: Capacidad para configurar y usar Amazon CloudWatch para monitorear recursos, crear alarmas y generar registros.
· AWS CloudTrail: Comprensión de cómo usar AWS CloudTrail para auditar la actividad en la cuenta y garantizar el cumplimiento de las políticas.
· Experiencia en la monitorización de marcos como Splunk, Grafana, Dynatrace o similares.
• Gestión de bases de datos
· RDS y DynamoDB: Conocimiento de bases de datos de AWS, incluyendo Amazon RDS para bases de datos relacionales y Amazon DynamoDB para bases de datos NoSQL.
· Copias de seguridad y recuperación: Conocimiento de las estrategias de copia de seguridad y recuperación para bases de datos en la nube.
• Implementación y operación
· Ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC): Conocimiento de los principios del SDLC, incluyendo la integración continua (CI) y el despliegue continuo (CD) para implementar cambios eficientemente.
· Gestión de cambios y control de versiones: Conocimiento de las prácticas de gestión de cambios y uso de sistemas de control de versiones como Git para gestionar el código IaC.
· Experiencia en arquitecturas de tres niveles: web (Apache), Apache Spark, motor (Tomcat/Spring) y bases de datos (MySQL, PostgreSQL, ORACLE y NoSQL).
• Solución de problemas y soporte
· Diagnóstico y solución de problemas: Habilidades para diagnosticar problemas y realizar la solución de problemas en la infraestructura implementada.
· Documentación: Capacidad para documentar configuraciones, procesos y cambios realizados en la infraestructura. • Mejores prácticas y patrones de arquitectura
· Patrones de resiliencia: Comprensión de patrones arquitectónicos como alta disponibilidad, recuperación ante desastres y escalabilidad.
· Optimización de costos: Conocimiento de prácticas para optimizar costos al implementar y operar recursos en AWS.
• Sólida experiencia en automatización de sistemas y administración de Linux.
· Competencias lingüísticas
• Español nativo
• Inglés conversacional en entornos técnicos
• Inglés leído y escrito en entornos técnicos
• Liderazgo
• Excelentes habilidades de comunicación e interpersonales
• Experiencia demostrable trabajando en entornos internacionales y multiculturales
• Experiencia en la elaboración de informes de KRI e KPI
• Sólidas habilidades de resolución de problemas
· Colaboración y comunicación
• Comunicación escrita eficaz
• Comunicación asíncrona
• Colaboración remota
· Software y herramientas
• AWS (EC2 (Elastic Compute Cloud), S3 (Simple Storage Service), RDS (Relational Database Service), VPC (Virtual Private Cloud), IAM (Identity and Access Management) y Lambda, Cloudformation, DMS, Glue, EMR; Kinesis, Iceberg AWS)
• Servicios sin servidor de AWS
ID: 20647147